1. 生成系AI の進化
生成系AI は、ユーザーのプロンプトに基づいてテキストや画像、その他のメディアを生成する能力を持ちます。新たなコンテンツの作成から反復的なタスクの置き換え、カスタマイズされたデータの処理に至るまで、生成系AIは効率と創造性の新しい領域を開拓します。
生成系AI技術の一例として、PandasAIが最近リリースされました。これはPandasに生成系AI機能を統合し、より簡単なデータ分析を可能にするPythonライブラリです。
2. Google提供の無料生成系AI 講座
Googleが生成系AIについて学べる学習パスを作成しました。生成系AI の製品やテクノロジーを体験できる一連の講座で、Large Language Models（LLMs）の基本からGoogle Cloudでの生成系AIソリューションの作成・デプロイまで学べます。
3. Googleの生成系AI 学習パスの内容
この学習パスには以下の10の講座が含まれています：
1. 生成系AI 入門
生成系AIの基礎について学べるコースです。生成系AIが他の機械学習手法とどのように違うのかを理解することができます。
2. 大規模言語モデルの紹介
ChatGPTやBardのようなチャットボットが注目されています。大規模言語モデル（LLMs）とは何か、それらはどのように構築され、どのように使われ、プロンプトがどのように調整されるのかについて学べます。
3. 責任あるAIの紹介
AIの責任性について最近大きな議論があります。このコースでは、Googleの製品における責任あるAIの実装について学びます。
また、Googleの7つのAI原則、社会責任、説明責任、プライバシー設計原則についても詳しく学べます。
4. 生成系AI の基本
最初の3つのコースを終えた後、この4番目のコースではそれらのクイズにチャレンジします。背景知識がある人はすぐに進めることができますが、初心者や知識を補完したい人にも適しています。
5. 画像生成の紹介
生成系AIの大きな部分は、安定した拡散を用いた画像生成能力です。このコースでは、拡散モデル、機械学習、深層学習、畳み込みニューラルネットについて詳しく学びます。
6. エンコーダー・デコーダーのアーキテクチャ
エンコーダー・デコーダーのアーキテクチャは、系列変換タスクのための強力な機械学習の枠組みです。機械翻訳、テキストの要約、質問応答について深く理解することができます。
7. 注意メカニズム
神経ネットワークが入力系列の特定の部分に焦点を当てることを可能にする技術です。このコースを成功させるには、機械学習、深層学習、自然言語処理、Pythonプログラミングに関する良好な理解が必要です。
8. トランスフォーマーモデルとBERTモデル
ここで用語が難しくなってきます。このコースでは、トランスフォーマーモデルの主要な部分やBidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）について学びます。例えば、自己注意メカニズムがどのようにBERTモデルを構築するために使用され、テキスト分類などの他のタスクについて学びます。
9. 画像キャプションモデルの作成
その名の通り、このコースでは、深層学習を用いて画像キャプションモデルを作成する方法を学びます。画像キャプションモデルの異なるコンポーネントを理解し、その後、モデルのトレーニングと評価に移ります。
10. 生成系AI スタジオ入門
Generative AIスタジオを紹介するコースです。生成系AIスタジオのデモを体験し、生成系AIモデルをプロトタイプ化し、カスタマイズして自身のアプリケーションでその機能を使用する方法を学びます。最後には実践的なラボがあり、あなたの知識をテストするクイズもあります。
4. 生成系AI 学習パスの意義
Googleが提供するこの学習パスは、初心者だけでなく、機械学習エンジニアやデータサイエンティストにとっても非常に有益な学習リソースです。この時代、技術は絶えず進化し続けています。最新の情報を得ること、新しいことを学び続けることが重要です。Googleが提供する豊富なリソースを利用し、最新の生成系AI技術について学ぶことで、その進化をリードする一方となることでしょう。
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